Hands-On Unsupervised Learning Using Python. How to Build Applied Machine Learning Solutions from Unlabeled Data
- Autor:
- Ankur A. Patel
- Ocena:
- Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
- Stron:
- 362
- Dostępne formaty:
-
ePubMobi
Opis ebooka: Hands-On Unsupervised Learning Using Python. How to Build Applied Machine Learning Solutions from Unlabeled Data
Many industry experts consider unsupervised learning the next frontier in artificial intelligence, one that may hold the key to general artificial intelligence. Since the majority of the world's data is unlabeled, conventional supervised learning cannot be applied. Unsupervised learning, on the other hand, can be applied to unlabeled datasets to discover meaningful patterns buried deep in the data, patterns that may be near impossible for humans to uncover.
Author Ankur Patel shows you how to apply unsupervised learning using two simple, production-ready Python frameworks: Scikit-learn and TensorFlow using Keras. With code and hands-on examples, data scientists will identify difficult-to-find patterns in data and gain deeper business insight, detect anomalies, perform automatic feature engineering and selection, and generate synthetic datasets. All you need is programming and some machine learning experience to get started.
- Compare the strengths and weaknesses of the different machine learning approaches: supervised, unsupervised, and reinforcement learning
- Set up and manage machine learning projects end-to-end
- Build an anomaly detection system to catch credit card fraud
- Clusters users into distinct and homogeneous groups
- Perform semisupervised learning
- Develop movie recommender systems using restricted Boltzmann machines
- Generate synthetic images using generative adversarial networks
Wybrane bestsellery
-
Wielu ekspertów branżowych uważa uczenie nienadzorowane za kolejną granicę w dziedzinie sztucznej inteligencji, która może stanowić klucz do pełnej sztucznej inteligencji. Ponieważ większość danych na świecie jest nieoznakowana, nie można do nich zastosować konwencjonalnego uczenia ...
Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu języka Python Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu języka Python
(45.49 zł najniższa cena z 30 dni)71.82 zł
79.80 zł(-10%) -
NLP has exploded in popularity over the last few years. But while Google, Facebook, OpenAI, and others continue to release larger language models, many teams still struggle with building NLP applications that live up to the hype. This hands-on guide helps you get up to speed on the latest and mos...
Applied Natural Language Processing in the Enterprise Applied Natural Language Processing in the Enterprise
(228.65 zł najniższa cena z 30 dni)237.15 zł
279.00 zł(-15%) -
Czy chcesz odkryć świat kodowania i stać się młodym programistą w zaledwie jeden dzień? Czy chcesz nauczyć się języka, który otworzy przed tobą drzwi do fascynującego świata technologii? Czy chcesz tworzyć własne gry, aplikacje i nie tylko, korzystając z Pythona, jednego z najbardziej przyjaz...
Python w 1 dzień dla najmłodszych. Naucz się kodowania w Pythonie w 12 godzin Python w 1 dzień dla najmłodszych. Naucz się kodowania w Pythonie w 12 godzin
-
Oto uzupełnione i zaktualizowane wydanie bestsellerowego przewodnika dla inżynierów sieci. Dzięki niemu przejdziesz trudną (ale ekscytującą!) drogę od tradycyjnej platformy do platformy sieciowej opartej na najlepszych praktykach programistycznych. Zaczniesz od zagadnień podstawowych, aby następn...
Zaawansowana inżynieria sieci w Pythonie. Automatyzacja, monitorowanie i zarządzanie chmurą. Wydanie IV Zaawansowana inżynieria sieci w Pythonie. Automatyzacja, monitorowanie i zarządzanie chmurą. Wydanie IV
(77.40 zł najniższa cena z 30 dni)83.85 zł
129.00 zł(-35%) -
Oto drugie, zaktualizowane i uzupełnione wydanie przewodnika po bibliotece Pandas. Dzięki tej przystępnej książce nauczysz się w pełni korzystać z możliwości oferowanych przez bibliotekę, nawet jeśli dopiero zaczynasz przygodę z analizą danych w Pythonie. Naukę rozpoczniesz z użyciem rzeczywisteg...
Jak analizować dane z biblioteką Pandas. Praktyczne wprowadzenie. Wydanie II Jak analizować dane z biblioteką Pandas. Praktyczne wprowadzenie. Wydanie II
(65.40 zł najniższa cena z 30 dni)70.85 zł
109.00 zł(-35%) -
Zanurz się w fascynujący świat programowania w języku Python i osiągnij imponujący poziom umiejętności w zaledwie 24 godziny! Oto kilka zalet, które sprawiają, że ta książka jest niezbędna dla każdego aspirującego programisty: Szybki start: podstawy Pythona już w pierwszych godzinach nauki ...
Python w 1 dzień. Nauka programowania w Pythonie w 24 godziny od A do Z Python w 1 dzień. Nauka programowania w Pythonie w 24 godziny od A do Z
-
To książka przeznaczona dla osób, które pracują ze zbiorami danych. Jest praktycznym przewodnikiem po koncepcjach algebry liniowej, pomyślanym tak, by ułatwić ich zrozumienie i zastosowanie w użytecznych obliczeniach. Poszczególne zagadnienia przedstawiono za pomocą kodu Pythona, wraz z przykłada...
Praktyczna algebra liniowa dla analityków danych. Od podstawowych koncepcji do użytecznych aplikacji w Pythonie Praktyczna algebra liniowa dla analityków danych. Od podstawowych koncepcji do użytecznych aplikacji w Pythonie
(46.20 zł najniższa cena z 30 dni)50.05 zł
77.00 zł(-35%) -
Ta książka stanowi wszechstronne omówienie wszystkich bibliotek Pythona, potrzebnych naukowcom i specjalistom pracującym z danymi. Znalazł się tu dokładny opis IPythona, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn i innych narzędzi. Podręcznik uwzględnia przede wszystkim ich aspekty praktyczne, dzięk...
Python Data Science. Niezbędne narzędzia do pracy z danymi. Wydanie II Python Data Science. Niezbędne narzędzia do pracy z danymi. Wydanie II
(77.40 zł najniższa cena z 30 dni)83.85 zł
129.00 zł(-35%) -
To trzecie, zaktualizowane i uzupełnione wydanie bestsellerowego podręcznika programowania w Pythonie. Naukę rozpoczniesz od podstawowych koncepcji programowania. Poznasz takie pojęcia jak zmienne, listy, klasy i pętle, a następnie utrwalisz je dzięki praktycznym ćwiczeniom. Dowiesz się, jak zape...(71.40 zł najniższa cena z 30 dni)
77.35 zł
119.00 zł(-35%) -
Django służy do tworzenia aplikacji internetowych w Pythonie. Pozwala w pełni skorzystać z zalet tego języka, a przy tym jest łatwy do nauki. Praca z Django jest atrakcyjna dla programistów o różnym stopniu zaawansowania, co potwierdzają badania ankietowe serwisu Stack Overflow. Aby...
Django 4. Praktyczne tworzenie aplikacji sieciowych. Wydanie IV Django 4. Praktyczne tworzenie aplikacji sieciowych. Wydanie IV
(77.40 zł najniższa cena z 30 dni)83.85 zł
129.00 zł(-35%)
Ebooka "Hands-On Unsupervised Learning Using Python. How to Build Applied Machine Learning Solutions from Unlabeled Data" przeczytasz na:
-
czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook, Onyx Boox i innych
-
systemach Windows, MacOS i innych
-
systemach Windows, Android, iOS, HarmonyOS
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących formaty: PDF, EPub, Mobi
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Audiobooka "Hands-On Unsupervised Learning Using Python. How to Build Applied Machine Learning Solutions from Unlabeled Data" posłuchasz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP3 (pliki spakowane w ZIP)
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Kurs Video "Hands-On Unsupervised Learning Using Python. How to Build Applied Machine Learning Solutions from Unlabeled Data" zobaczysz:
-
w aplikacjach Ebookpoint i Videopoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych z dostępem do najnowszej wersji Twojej przeglądarki internetowej
Szczegóły ebooka
- ISBN Ebooka:
- 978-14-920-3559-6, 9781492035596
- Data wydania ebooka:
- 2019-02-21 Data wydania ebooka często jest dniem wprowadzenia tytułu do sprzedaży i może nie być równoznaczna z datą wydania książki papierowej. Dodatkowe informacje możesz znaleźć w darmowym fragmencie. Jeśli masz wątpliwości skontaktuj się z nami sklep@ebookpoint.pl.
- Język publikacji:
- angielski
- Rozmiar pliku ePub:
- 3.9MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 8.5MB
Spis treści ebooka
- Preface
- A Brief History of Machine Learning
- AI Is Back, but Why Now?
- The Emergence of Applied AI
- Major Milestones in Applied AI over the Past 20 Years
- From Narrow AI to AGI
- Objective and Approach
- Prerequisites
- Roadmap
- Conventions Used in This Book
- Using Code Examples
- OReilly Online Learning
- How to Contact Us
- I. Fundamentals of Unsupervised Learning
- 1. Unsupervised Learning in the Machine Learning Ecosystem
- Basic Machine Learning Terminology
- Rules-Based vs. Machine Learning
- Supervised vs. Unsupervised
- The Strengths and Weaknesses of Supervised Learning
- The Strengths and Weaknesses of Unsupervised Learning
- Using Unsupervised Learning to Improve Machine Learning Solutions
- Insufficient labeled data
- Overfitting
- Curse of dimensionality
- Feature engineering
- Outliers
- Data drift
- A Closer Look at Supervised Algorithms
- Linear Methods
- Linear regression
- Logistic regression
- Linear Methods
- Neighborhood-Based Methods
- k-nearest neighbors
- Tree-Based Methods
- Single decision tree
- Bagging
- Random forests
- Boosting
- Support Vector Machines
- Neural Networks
- A Closer Look at Unsupervised Algorithms
- Dimensionality Reduction
- Linear projection
- Principal component analysis (PCA)
- Singular value decomposition (SVD)
- Random projection
- Linear projection
- Manifold learning
- Isomap
- t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE)
- Dictionary learning
- Dimensionality Reduction
- Independent component analysis
- Latent Dirichlet allocation
- Clustering
- k-means
- Hierarchical clustering
- DBSCAN
- Feature Extraction
- Autoencoders
- Feature extraction using supervised training of feedforward networks
- Unsupervised Deep Learning
- Unsupervised pretraining
- Restricted Boltzmann machines
- Deep belief networks
- Generative adversarial networks
- Sequential Data Problems Using Unsupervised Learning
- Reinforcement Learning Using Unsupervised Learning
- Semisupervised Learning
- Successful Applications of Unsupervised Learning
- Anomaly Detection
- Group segmentation
- Anomaly Detection
- Conclusion
- 2. End-to-End Machine Learning Project
- Environment Setup
- Version Control: Git
- Clone the Hands-On Unsupervised Learning Git Repository
- Scientific Libraries: Anaconda Distribution of Python
- Neural Networks: TensorFlow and Keras
- Gradient Boosting, Version One: XGBoost
- Gradient Boosting, Version Two: LightGBM
- Clustering Algorithms
- Interactive Computing Environment: Jupyter Notebook
- Environment Setup
- Overview of the Data
- Data Preparation
- Data Acquisition
- Download the data
- Import the necessary libraries
- Read the data
- Preview the data
- Data Acquisition
- Data Exploration
- Generate summary statistics
- Identify nonnumerical values by feature
- Identify distinct values by feature
- Generate Feature Matrix and Labels Array
- Create the feature matrix X and the labels array Y
- Standardize the feature matrix X
- Feature Engineering and Feature Selection
- Check correlation of features
- Data Visualization
- Model Preparation
- Split into Training and Test Sets
- Select Cost Function
- Create k-Fold Cross-Validation Sets
- Machine Learning Models (Part I)
- Model #1: Logistic Regression
- Set hyperparameters
- Train the model
- Evaluate the results
- Model #1: Logistic Regression
- Evaluation Metrics
- Confusion Matrix
- Precision-Recall Curve
- Receiver Operating Characteristic
- Evaluating the logistic regression model
- Machine Learning Models (Part II)
- Model #2: Random Forests
- Set the hyperparameters
- Train the model
- Evaluate the results
- Model #2: Random Forests
- Model #3: Gradient Boosting Machine (XGBoost)
- Set the hyperparameters
- Train the model
- Evaluate the results
- Model #4: Gradient Boosting Machine (LightGBM)
- Set the hyperparameters
- Train the model
- Evaluate the results
- Evaluation of the Four Models Using the Test Set
- Logistic regression
- Random forests
- XGBoost gradient boosting
- LightGBM gradient boosting
- Ensembles
- Stacking
- Combine layer one predictions with the original training dataset
- Set the hyperparameters
- Train the model
- Evaluate the results
- Stacking
- Final Model Selection
- Production Pipeline
- Conclusion
- II. Unsupervised Learning Using Scikit-Learn
- 3. Dimensionality Reduction
- The Motivation for Dimensionality Reduction
- The MNIST Digits Database
- Data acquisition and exploration
- Load the MNIST datasets
- Verify shape of datasets
- Create Pandas DataFrames from the datasets
- Explore the data
- Display the images
- The MNIST Digits Database
- The Motivation for Dimensionality Reduction
- Dimensionality Reduction Algorithms
- Linear Projection vs. Manifold Learning
- Principal Component Analysis
- PCA, the Concept
- PCA in Practice
- Set the hyperparameters
- Apply PCA
- Evaluate PCA
- Visualize the separation of points in space
- Incremental PCA
- Sparse PCA
- Kernel PCA
- Singular Value Decomposition
- Random Projection
- Gaussian Random Projection
- Sparse Random Projection
- Isomap
- Multidimensional Scaling
- Locally Linear Embedding
- t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding
- Other Dimensionality Reduction Methods
- Dictionary Learning
- Independent Component Analysis
- Conclusion
- 4. Anomaly Detection
- Credit Card Fraud Detection
- Prepare the Data
- Define Anomaly Score Function
- Define Evaluation Metrics
- Define Plotting Function
- Credit Card Fraud Detection
- Normal PCA Anomaly Detection
- PCA Components Equal Number of Original Dimensions
- Search for the Optimal Number of Principal Components
- Sparse PCA Anomaly Detection
- Kernel PCA Anomaly Detection
- Gaussian Random Projection Anomaly Detection
- Sparse Random Projection Anomaly Detection
- Nonlinear Anomaly Detection
- Dictionary Learning Anomaly Detection
- ICA Anomaly Detection
- Fraud Detection on the Test Set
- Normal PCA Anomaly Detection on the Test Set
- ICA Anomaly Detection on the Test Set
- Dictionary Learning Anomaly Detection on the Test Set
- Conclusion
- 5. Clustering
- MNIST Digits Dataset
- Data Preparation
- MNIST Digits Dataset
- Clustering Algorithms
- k-Means
- k-Means Inertia
- Evaluating the Clustering Results
- k-Means Accuracy
- k-Means and the Number of Principal Components
- k-Means on the Original Dataset
- Hierarchical Clustering
- Agglomerative Hierarchical Clustering
- The Dendrogram
- Evaluating the Clustering Results
- DBSCAN
- DBSCAN Algorithm
- Applying DBSCAN to Our Dataset
- HDBSCAN
- Conclusion
- 6. Group Segmentation
- Lending Club Data
- Data Preparation
- Load libraries
- Explore the data
- Data Preparation
- Transform String Format to Numerical Format
- Impute Missing Values
- Engineer Features
- Select Final Set of Features and Perform Scaling
- Designate Labels for Evaluation
- Lending Club Data
- Goodness of the Clusters
- k-Means Application
- Hierarchical Clustering Application
- HDBSCAN Application
- Conclusion
- III. Unsupervised Learning Using TensorFlow and Keras
- 7. Autoencoders
- Neural Networks
- TensorFlow
- TensorFlow example
- TensorFlow
- Keras
- Neural Networks
- Autoencoder: The Encoder and the Decoder
- Undercomplete Autoencoders
- Overcomplete Autoencoders
- Dense vs. Sparse Autoencoders
- Denoising Autoencoder
- Variational Autoencoder
- Conclusion
- 8. Hands-On Autoencoder
- Data Preparation
- The Components of an Autoencoder
- Activation Functions
- Our First Autoencoder
- Loss Function
- Optimizer
- Training the Model
- Evaluating on the Test Set
- Two-Layer Undercomplete Autoencoder with Linear Activation Function
- Increasing the Number of Nodes
- Adding More Hidden Layers
- Nonlinear Autoencoder
- Overcomplete Autoencoder with Linear Activation
- Overcomplete Autoencoder with Linear Activation and Dropout
- Sparse Overcomplete Autoencoder with Linear Activation
- Sparse Overcomplete Autoencoder with Linear Activation and Dropout
- Working with Noisy Datasets
- Denoising Autoencoder
- Two-Layer Denoising Undercomplete Autoencoder with Linear Activation
- Two-Layer Denoising Overcomplete Autoencoder with Linear Activation
- Two-Layer Denoising Overcomplete Autoencoder with ReLu Activation
- Conclusion
- 9. Semisupervised Learning
- Data Preparation
- Supervised Model
- Unsupervised Model
- Semisupervised Model
- The Power of Supervised and Unsupervised
- Conclusion
- IV. Deep Unsupervised Learning Using TensorFlow and Keras
- 10. Recommender Systems Using Restricted Boltzmann Machines
- Boltzmann Machines
- Restricted Boltzmann Machines
- Boltzmann Machines
- Recommender Systems
- Collaborative Filtering
- The Netflix Prize
- MovieLens Dataset
- Data Preparation
- Define the Cost Function: Mean Squared Error
- Perform Baseline Experiments
- Matrix Factorization
- One Latent Factor
- Three Latent Factors
- Five Latent Factors
- Collaborative Filtering Using RBMs
- RBM Neural Network Architecture
- Build the Components of the RBM Class
- Train RBM Recommender System
- Conclusion
- 11. Feature Detection Using Deep Belief Networks
- Deep Belief Networks in Detail
- MNIST Image Classification
- Restricted Boltzmann Machines
- Build the Components of the RBM Class
- Generate Images Using the RBM Model
- View the Intermediate Feature Detectors
- Train the Three RBMs for the DBN
- Examine Feature Detectors
- View Generated Images
- The Full DBN
- How Training of a DBN Works
- Train the DBN
- How Unsupervised Learning Helps Supervised Learning
- Generate Images to Build a Better Image Classifier
- Image Classifier Using LightGBM
- Supervised Only
- Unsupervised and Supervised Solution
- Conclusion
- 12. Generative Adversarial Networks
- GANs, the Concept
- The Power of GANs
- GANs, the Concept
- Deep Convolutional GANs
- Convolutional Neural Networks
- DCGANs Revisited
- Generator of the DCGAN
- Discriminator of the DCGAN
- Discriminator and Adversarial Models
- DCGAN for the MNIST Dataset
- MNIST DCGAN in Action
- Synthetic Image Generation
- Conclusion
- 13. Time Series Clustering
- ECG Data
- Approach to Time Series Clustering
- k-Shape
- Time Series Clustering Using k-Shape on ECGFiveDays
- Data Preparation
- Training and Evaluation
- Time Series Clustering Using k-Shape on ECG5000
- Data Preparation
- Training and Evaluation
- Time Series Clustering Using k-Means on ECG5000
- Time Series Clustering Using Hierarchical DBSCAN on ECG5000
- Comparing the Time Series Clustering Algorithms
- Full Run with k-Shape
- Full Run with k-Means
- Full Run with HDBSCAN
- Comparing All Three Time Series Clustering Approaches
- Conclusion
- 14. Conclusion
- Supervised Learning
- Unsupervised Learning
- Scikit-Learn
- TensorFlow and Keras
- Reinforcement Learning
- Most Promising Areas of Unsupervised Learning Today
- The Future of Unsupervised Learning
- Final Words
- Index
O'Reilly Media - inne książki
-
JavaScript gives web developers great power to create rich interactive browser experiences, and much of that power is provided by the browser itself. Modern web APIs enable web-based applications to come to life like never before, supporting actions that once required browser plug-ins. Some are s...(186.15 zł najniższa cena z 30 dni)
186.15 zł
219.00 zł(-15%) -
How will software development and operations have to change to meet the sustainability and green needs of the planet? And what does that imply for development organizations? In this eye-opening book, sustainable software advocates Anne Currie, Sarah Hsu, and Sara Bergman provide a unique overview...(160.65 zł najniższa cena z 30 dni)
177.65 zł
209.00 zł(-15%) -
OpenTelemetry is a revolution in observability data. Instead of running multiple uncoordinated pipelines, OpenTelemetry provides users with a single integrated stream of data, providing multiple sources of high-quality telemetry data: tracing, metrics, logs, RUM, eBPF, and more. This practical gu...(143.65 zł najniższa cena z 30 dni)
152.15 zł
179.00 zł(-15%) -
Interested in developing embedded systems? Since they don't tolerate inefficiency, these systems require a disciplined approach to programming. This easy-to-read guide helps you cultivate good development practices based on classic software design patterns and new patterns unique to embedded prog...(152.15 zł najniższa cena z 30 dni)
160.65 zł
189.00 zł(-15%) -
If you use Linux in your day-to-day work, then Linux Pocket Guide is the perfect on-the-job reference. This thoroughly updated 20th anniversary edition explains more than 200 Linux commands, including new commands for file handling, package management, version control, file format conversions, an...(92.65 zł najniższa cena z 30 dni)
101.15 zł
119.00 zł(-15%) -
Gain the valuable skills and techniques you need to accelerate the delivery of machine learning solutions. With this practical guide, data scientists, ML engineers, and their leaders will learn how to bridge the gap between data science and Lean product delivery in a practical and simple way. Dav...(245.65 zł najniższa cena z 30 dni)
254.15 zł
299.00 zł(-15%) -
This practical book provides a detailed explanation of the zero trust security model. Zero trust is a security paradigm shift that eliminates the concept of traditional perimeter-based security and requires you to "always assume breach" and "never trust but always verify." The updated edition off...(203.15 zł najniższa cena z 30 dni)
211.65 zł
249.00 zł(-15%) -
Decentralized finance (DeFi) is a rapidly growing field in fintech, having grown from $700 million to $100 billion over the past three years alone. But the lack of reliable information makes this area both risky and murky. In this practical book, experienced securities attorney Alexandra Damsker ...(203.15 zł najniższa cena z 30 dni)
211.65 zł
249.00 zł(-15%) -
Whether you're a startup founder trying to disrupt an industry or an entrepreneur trying to provoke change from within, your biggest challenge is creating a product people actually want. Lean Analytics steers you in the right direction.This book shows you how to validate your initial idea, find t...(126.65 zł najniższa cena z 30 dni)
126.65 zł
149.00 zł(-15%) -
When it comes to building user interfaces on the web, React enables web developers to unlock a new world of possibilities. This practical book helps you take a deep dive into fundamental concepts of this JavaScript library, including JSX syntax and advanced patterns, the virtual DOM, React reconc...(194.65 zł najniższa cena z 30 dni)
211.65 zł
249.00 zł(-15%)
Dzieki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka, którą chcesz zamówić pochodzi z końcówki nakładu. Oznacza to, że mogą się pojawić drobne defekty (otarcia, rysy, zagięcia).
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Końcówka nakładu":
- usługa obejmuje tylko książki oznaczone tagiem "Końcówka nakładu";
- wady o których mowa powyżej nie podlegają reklamacji;
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka drukowana
Oceny i opinie klientów: Hands-On Unsupervised Learning Using Python. How to Build Applied Machine Learning Solutions from Unlabeled Data Ankur A. Patel (0) Weryfikacja opinii następuję na podstawie historii zamówień na koncie Użytkownika umieszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniające do uzyskania rabatu w ramach Programu Punktowego.